网络通信技术和现代先进医学技术的迅猛发展,使得远程医学作为一种新兴的诊疗手段在各种医疗领域中得到了迅速普及和应用。由于网络带宽等因素的制约,大量医疗图像信息的存储和实时快速传输还不能很好地满足实际需求。对医疗图像进行有效的压缩是解决这一问题的优选方案。本文的主要研究基于小波变换的医学图像压缩。为了更好地满足临床医生的实际需要,根据医学图像自身的特点来选择更加合适的图像压缩方法,从而解决远程医学中图像存储量大、清晰度不够的问题。本文主要内容包括:(1)阐述了选题的研究背景与意义。简要描述了小波变换图像压缩算法的研究现状,介绍了有关医学图像、医学图像数据压缩的概念、图像压缩的必要性和图像压缩步骤。介绍了图像压缩编码的分类及几种压缩方法的特点,最后分析了评价图像压缩编码方法的准则。(2)介绍了小波变换的相关概念及基本原理,重点介绍了小波变换图像压缩编码的过程,其中包括信号的分解与重构步骤。选择不同的小波基会使压缩后的图像质量有所不同,本文详细分析了小波基选取时的诸多影响因素。(3)基于小波变换的EZW和SPIHT压缩算法及其改进。基本小波变换的两种压缩方法主要有EZW和SPIHT两种,都是基于零树的编码思想。详细介绍了这两种方法的压缩原理、步骤及两种量化方法的优缺点。两种量化方法使得编码效率提高,但仍然存在不足之处,本文针对现有SPIHT算法的不足提出了一种改进的SPIHT算法,实验结果表明提出的改进算法在相同的压缩比的情况下获得了更好的图像重构质量。(4)利用医学图像压缩算法的特点,结合临床工作中对医学图像的实际需要,提出一种在ROI编码方法基础之上的感兴趣区域医学图像的无损压缩方法。针对医生需求病变部位的医学图像信息进行有效的压缩,减少医生的无关阅读量。(5)为了验证本文提出改进算法的有效性,本文最后通过实际远程医学平台进行了原始图像与压缩图像的传输速率结果比较,实验结果表明本文提出的图像压缩改进算法很大程度地提高了图像传输速率。